سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد داده‌های جمعی در آموزش عاملان یادگیری تقویتی برای حمل و نقل هوشمند

کتاب کاربرد داده‌های جمعی در آموزش عاملان یادگیری تقویتی برای حمل و نقل هوشمند

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد داده‌های جمعی در آموزش عاملان یادگیری تقویتی برای حمل و نقل هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از داده‌های جمعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و عاملان یادگیری
  • 2. مقدمه‌ای بر داده‌های جمعی در آموزش عاملان
  • 3. انواع داده‌های جمعی در حوزه حمل و نقل
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های جمعی
  • 5. فناوری‌های کلیدی در حمل و نقل هوشمند
  • 6. معماری سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 7. مدل‌های پایه عاملان یادگیری تقویتی
  • 8. تابع پاداش و تعریف آن برای حمل و نقل
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
  • 13. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در عاملان RL
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 15. کاربرد DRL در بهینه‌سازی سیگنال‌های ترافیکی
  • 16. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از DRL
  • 17. پیش‌بینی جریان ترافیک با عاملان RL
  • 18. مدیریت هوشمند تقاطع‌ها با عاملان RL
  • 19. بهینه‌سازی مسیر وسایل نقلیه با عاملان RL
  • 20. کنترل ترافیک در مقیاس بزرگ با عاملان RL
  • 21. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارک خودرو
  • 22. سیستم‌های مدیریت ناوگان با عاملان RL
  • 23. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی
  • 24. پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل با عاملان RL
  • 25. یادگیری تقویتی برای مدیریت تصادفات
  • 26. مدل‌سازی تعاملات بین عاملان در ترافیک
  • 27. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 28. چالش‌های MARL در محیط‌های پویا
  • 29. کاربرد MARL در هماهنگی وسایل نقلیه خودران
  • 30. کنترل ترافیک گروهی با MARL
  • 31. بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل با MARL
  • 32. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 33. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 34. اعتبارسنجی مدل‌های عاملان RL با داده‌های واقعی
  • 35. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 36. روش‌های افزایش داده برای عاملان RL
  • 37. یادگیری انتقالی در عاملان RL
  • 38. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 39. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 40. تکنیک‌های کاوش در یادگیری تقویتی
  • 41. مدیریت عدم قطعیت در عاملان RL
  • 42. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در RL
  • 43. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط فضایی-زمانی
  • 44. هوش مصنوعی مولد در آموزش عاملان RL
  • 45. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش عاملان
  • 46. تکنیک‌های تفسیرپذیری در عاملان RL
  • 47. تشخیص و رفع سوگیری در داده‌های جمعی
  • 48. اخلاق در استفاده از داده‌های جمعی و عاملان RL
  • 49. حریم خصوصی داده‌ها در آموزش عاملان RL
  • 50. امنیت عاملان RL در برابر حملات
  • 51. قابلیت اطمینان عاملان RL در شرایط بحرانی
  • 52. استانداردهای داده در حمل و نقل هوشمند
  • 53. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 54. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data) در حمل و نقل
  • 55. پلتفرم‌های پردازش داده‌های جمعی
  • 56. معماری‌های ابری برای آموزش عاملان RL
  • 57. محاسبات لبه (Edge Computing) در حمل و نقل هوشمند
  • 58. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای عاملان RL
  • 59. کاربرد داده‌های حسگرهای خودرو
  • 60. استفاده از داده‌های GPS و موقعیت‌یابی
  • 61. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های متنی
  • 62. تحلیل احساسات از نظرات کاربران حمل و نقل
  • 63. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارکینگ هوشمند
  • 64. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی با RL
  • 65. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها و اتوبوس‌ها
  • 66. سیستم‌های مدیریت اضطراری ترافیک
  • 67. پیش‌بینی تقاضای تاکسی و خدمات حمل و نقل اشتراکی
  • 68. کاربرد داده‌های شبکه‌های اجتماعی در حمل و نقل
  • 69. تحلیل الگوهای سفر شهری
  • 70. بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین
  • 71. مدل‌سازی رفتار عابران پیاده با RL
  • 72. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 73. بهینه‌سازی تحویل کالا با پهپادها
  • 74. مدیریت ترافیک در مراسم و رویدادهای خاص
  • 75. کاربرد داده‌های ترافیکی تاریخی
  • 76. پیش‌بینی نقاط حادثه‌خیز با عاملان RL
  • 77. بهینه‌سازی ایمنی در جاده‌ها با RL
  • 78. سیستم‌های هشداردهنده ترافیکی هوشمند
  • 79. یادگیری تقویتی برای کاهش آلودگی هوا
  • 80. مدیریت مصرف سوخت با عاملان RL
  • 81. بهینه‌سازی زمان‌بندی تحویل بسته‌ها
  • 82. سیستم‌های مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 83. کاربرد داده‌های سنسورهای محیطی
  • 84. تحلیل تأثیر رویدادهای خارجی بر ترافیک
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران‌های طبیعی
  • 86. بهینه‌سازی واکنش اضطراری در حوادث جاده‌ای
  • 87. مدل‌سازی و پیش‌بینی ترافیک در زمان واقعی
  • 88. ارزیابی عملکرد عاملان RL در محیط‌های واقعی
  • 89. چالش‌های استقرار عاملان RL در مقیاس بزرگ
  • 90. ملاحظات اقتصادی پیاده‌سازی راهکارهای RL
  • 91. توسعه پایدار در حمل و نقل هوشمند
  • 92. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 93. همکاری انسان و عاملان RL در حمل و نقل
  • 94. تکنیک‌های بهینه‌سازی ابر پارامترها (Hyperparameter Optimization)
  • 95. ارزیابی ریسک در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 96. تأثیر عوامل انسانی بر عملکرد عاملان RL
  • 97. مدل‌سازی ترجیحات مسافران با RL
  • 98. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تجربه کاربری
  • 99. پیاده‌سازی راهکارهای متن‌باز در حمل و نقل هوشمند

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.